AI 및 GPU 기반 워크로드 확산으로 데이터센터의 전력 밀도는 빠르게 증가하고 있으며, 기존 배전 방식만으로는 확장성과 유연성을 확보하기 어려워지고 있습니다. 본 세션에서는 고밀도 AI 데이터센터 환경에서 요구되는 전력 인프라 설계 방향을 소개하고, 버스웨이 기반 전력 배전 구조를 통해 유연하고 확장 가능한 전력 공급 방안을 제시합니다.

AI 도입은 더 이상 계획이나 개념의 문제가 아닌, 실제 운영과 확장의 문제로 넘어왔습니다.
본 세션에서는 글로벌 데이터센터 시장에서 진행 중인 AI 워크로드 도입 사례를 중심으로, 고밀도 전력·냉각·네트워크 연결성 등 AI 인프라의 핵심 요소들이 실전 환경에서 어떻게 구현되고 검증되고 있는지를 살펴봅니다.
더 나아가 실제 AI 데이터센터 운영 환경에서의 인프라 검증과 설계·확장 시뮬레이션, 그리고 글로벌 입지와 연결성을 고려한 인프라 플래닝을 통해 AI 데이터센터를 실행 가능한 환경으로 구현하는 방법을 공유합니다.

MV UPS 기술설명 및 특장점 소개,
AI 데이터센터에 최적화된 MV UPS 적용방안 및 사례소개

AI 시스템의 진화에 따라 GPU 시스템의 활용이 빠르게 증가하고 있으며, 이에 따라 전기, 냉각, 공간 등 데이터센터 인프라에 대한 요구사항도 빠르게 변화하고 있습니다. NVIDIA가 새로운 GPU를 발표할 때 마다 서버의 소비전력은 급격하게 증가하고 있으며, GPU 서버에 전원을 분배하고 냉각하기 위한 다양한 기술이 등장하고 있습니다. 이번 세션에서는 B300, GB300, VR200 등 최신 GPU 서버의 구축과 운영을 위한 요구사항과 데이터센터 인프라 시스템의 대응 방안에 대해서 설명을 합니다.

수열에너지 클러스터 내 데이터센터 입지 소개 / 수열에너지 개요, 수열사업 추진현황 및 계획, 해외 도입 사례 등

본 강연에서는 AI가 데이터센터의 전력 체계와 인프라 요구사항을 어떻게 근본적으로 변화시키고 있는지 심도 있게 살펴봅니다. 델타일렉트로닉스의 글로벌 경험을 바탕으로 통합 전력 아키텍처, 고밀도 인프라 설계, 그리고 실제 AI 데이터센터 구축 사례를 중점적으로 다룹니다. 본 세션은 유연한 확장성과 견고한 안정성을 바탕으로, 미래 변화에 대응가능한 AI 시설 구축을 희망하는 데이터센터 관계자분들께 실무적인 통찰력을 제공할 것입니다.

AI 데이터센터의 고집적화와 전력 사용 증가로 인해 냉각은 더 이상 보조 설비가 아니라 운영 안정성, 에너지 효율, 탄소 저감을 좌우하는 핵심 인프라가 되고 있습니다. 2025 데이터센터 서밋 코리아에서도 AI 냉각 기술, 친환경 운영, 에너지 효율 향상이 주요 의제로 다뤄질 만큼 시장의 관심이 집중되고 있습니다.
본 발표에서는 올스웰이 제안하는 공기유동 제어 기반 직접 대류 냉각 전략을 통해, 기존의 공간 전체를 냉각하는 방식에서 벗어나 열원이 집중된 서버 랙 중심의 냉각 아키텍처로 전환하는 방향을 제시합니다. 올스웰의 기술은 공기의 유입·분배·배출 흐름을 구조적으로 제어하여 발열체를 직접 경유하는 균일한 공기 순환을 형성하고, 이를 통해 냉각 효율 향상과 에너지 절감을 동시에 추구하는 구조입니다.
본 발표에서는 직접 대류 냉각의 기본 개념뿐 아니라, PUE 1.1~1.3 수준의 고효율 운영 방향, 기존 냉방 시스템 대비 냉각 에너지 30~50% 절감 가능성, 비교 사례 기준 전력소비량 64% 절감 효과 등 실제 검토 가능한 성능 지표를 함께 소개합니다. 또한 CFD 기반 설계 검토, 고밀도 랙 대응, 하이브리드 운영 전략, 유지보수 편의성까지 포함해 운영자·설계자·에너지 관리자가 모두 참고할 수 있는 실질적 적용 관점을 공유합니다.
이번 세션은 단순한 냉각 제품 소개가 아니라, AI 데이터센터 시대에 적합한 새로운 Cooling Architecture를 어떻게 설계하고 적용할 것인지에 대한 실무적 인사이트를 제공할 것입니다

기존 DC는 AI 확산에 따른 고전력·고집적 환경 대응에 한계를 보이고 있으며, 이에 따라 운영 안정성과 효율성 확보를 위한 새로운 접근이 요구되고 있습니다.
kt cloud는 이러한 변화에 대응하기 위해 AI 기반 전력 경로 최적화 솔루션인 Path Finder를 자체 개발하고, 운영 자동화와 안정성 강화를 위한 기술 내재화를 추진하였습니다.
또한 이 외의 AIDC 관련 개발 기술을 실제 환경에서 검증하고 운영 수준까지 고도화하기 위해 AI Innovation Center를 구축하였습니다.
AI Innovation Center는 설계, 구축, 운영, 장애 대응까지 통합 검증이 가능한 실증 기반 테스트 환경으로 구성되었습니다.
본 발표에서는 kt cloud가 기존 DC 운영 경험을 기반으로 AI 시대에 대응하기 위해 추진한 기술 내재화와 실증 기반 혁신 과정을 소개드리고자 합니다.

글로벌 기업을 중심으로 AI 데이터센터의 차세대 냉각기술인 Pumped 2-Phase(P2P)와 Passive 2-Phase(PA2P) 시스템을 개발하고 있습니다. 본 발표에서는 최신 냉각기술의 트랜드와 국산 기술로 개발된 Passive 2-Phase 냉매냉각시스템에 대해 소개합니다.

AI는 기존 데이터 센터에서 데이터 수집 및 학습부터 배포 및 모니터링에 이르기까지 전체 모델 수명주기를 산업화하는 통합 "AI 팩토리"로 이동하고 있습니다. 이러한 변화가 가속화됨에 따라 데이터, 모델 및 인프라에 대한 디지털 주권은 아키텍처, 벤더 전략 및 규정 준수에 영향을 미치는 전략적 필수 요소가 되고 있습니다. IT 및 비즈니스 리더는 이러한 변화의 단기 및 장기적 의미를 진정으로 이해해야 합니다. 핵심은 정책을 코드로 구현하고, 강력한 관찰 가능성을 확보하며, 공급망을 안전하게 유지하여 AI를 책임감 있고 경쟁력 있게 확장하는 것입니다.

AI 시대의 데이터센터는 더 이상 단순한 IT 인프라가 아니라, 막대한 전력과 자원을 소비하는 에너지 인프라로 변화하고 있습니다.
이제 시장은 단순한 효율이나 친환경 선언보다, 전력·탄소·물·운영 리스크를 얼마나 투명하게 관리하고 검증할 수 있는지를 지속가능성의 핵심 기준으로 보기 시작하고 있습니다.
본 강연은 데이터센터 산업이 왜 ‘운영’ 중심에서 ‘검증’ 중심으로 이동하고 있는지, 그리고 이러한 변화가 미래 자산 가치와 경쟁력을 어떻게 바꾸게 될지를 조망합니다.